1. 概述
- ndarray 数组要求数据类型一致，默认数据类型为
np.float64；显式更改数据类型需要使用dtype关键字。
2. axis 轴
Numpy 中 axis = n 对应 ndarray 的第 nnn 层 []，从最外层的 axis = 0，逐渐往内层递增。
3. 数组大小 & 维度
- ndarray 数组维度元组
shape为从最外层到最里层逐层的大小；从最外层到最里层，对应 ndarray 数组的axis依次从 0 开始依次编号。 - ndarray.ndim ：数组维度数目
- ndarray.size ：数组所有元素数目 = 所有维度大小乘积
- ndarray.shape ：数组各个维度大小
4. 广播机制
Numpy 两个数组的相加、相减以及相乘都是对应元素之间的操作，当两个数组的形状并不相同时，Numpy 采用广播机制扩展数组使得二者形状相同。Numpy 广播机制原则：
- 数组维度不同，后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长相符
- 数组维度相同，其中一个轴长为 1
5. 常用函数
- ndarray.max() ：取数组最大元素；若指定
axis =选项，则将数组的那个维度[]压缩掉，即仅保留那个维度[]中的最大元素。 - ndarray.sum() ：计算数组中元素的累加和；若指定
axis =选项，则将数组的那个维度[]压缩掉，即计算那个维度[]中的元素累加和。 - ndarray.reshape() ：更改数组每个维度大小，重新组织数据
6. 参考
- 《利用python进行数据分析》
